在深入探讨智能制造工程的学习难度之前，我们首先要理解这一领域的跨学科特性，智能制造工程是一个融合了机械工程、电子工程、计算机科学和人工智能等多个学科的综合性领域，对于学习者来说，掌握扎实的数学、物理基础以及相关的工程知识是基础中的基础，但要想在这一领域取得突破，仅仅有这些还不够。

技术更新速度之快是智能制造工程的一大特点，随着科技的飞速发展，新的技术和工具不断涌现，这就要求学习者具备快速学习和自我提升的能力，以跟上技术的最新发展，这也意味着在学习过程中可能会持续感受到压力和挑战。

智能制造工程强调实践操作和实际应用，与理论学习相比，实际操作更能巩固和深化理论知识，学生不仅要学习课堂上的知识，还要积极参与实验室的研究工作或通过实习和项目获得实践经验，对于缺乏实践机会的学生来说，这确实是一个难点。

除了以上几点，智能制造工程还要求学习者具备创新思维和解决问题的能力，面对复杂问题，学生需要能够提出创新的解决方案，这种能力的培养不是一蹴而就的，需要学生在长期的学习和实践中不断摸索和积累经验。

而学习资源和支持系统也是影响学习难度的重要因素，良好的教育资源、实验设施、师资力量和学习社区的支持都能极大地降低学习难度，反之，如果这些支持不够充分，学生可能会面临更大的困难和挑战。

智能制造工程的学习难度体现在多个方面，包括学科知识的广度和深度、技术更新的速度、实践操作的必要性、创新思维的培养以及学习资源的充足程度等，但只要我们合理规划学习路径，积极利用资源并不断实践创新，我们完全有能力克服这些难度，成为智能制造领域的专业人才。

为了降低学习难度，学习者可以采取以下策略：

1、建立跨学科知识体系：智能制造工程涉及多个学科，学习者应努力建立跨学科的知识体系，将不同领域的知识融合应用。

2、跟进技术发展趋势：定期关注智能制造领域的最新技术和发展趋势，以便及时更新自己的知识库。

3、重视实践操作：积极参与实验室研究或实习项目，通过实际操作来巩固和深化理论知识。

4、培养创新思维：面对复杂问题，尝试从多个角度思考，培养创新思维和解决问题的能力。

5、充分利用学习资源：积极寻找和利用各种学习资源，包括教育资料、在线课程、学习社区等。

通过以上策略，学习者可以更好地应对智能制造工程的学习难度，为未来的职业生涯打下坚实的基础。